1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Diabetes Melitus atau penyakit kencing manis atau yang juga disebut penyakit gula darah adalah golongan penyakit kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa dalam darah karena organ pankreas tidak mampu memproduksi hormon insulin sesuai kebutuhan tubuh (National Diabetes Information Clearinghouse, 2011). Penyakit tersebut dapat mengakibatkan komplikasi sehingga mengakibatkan Retinopati Diabetes (RD). Hal ini terjadi ketika glukosa darah tinggi, kemudian mengakibatkan kerusakan pembuluh darah yang mensuplai oksigen dan nutrisi ke retina. Penanganan yang kurang atau terlambat terhadap penyakit komplikasi ini bisa menyebabkan penderita mengalami kebutaan. Pada tahun 2005-2008, 4,2 juta (28,5%) penderita diabetes berusia 40 tahun atau lebih memiliki RD, dan dari jumlah ini, hampir 0,7 juta (4,4% dari mereka dengan diabetes) memiliki RD parah yang dapat menyebabkan kehilangan penglihatan (National Diabetes Information Clearinghouse, 2011).
Pendeteksian awal penyakit ini dilakukan dengan cara menganalisa foto fundus retina mata. Pada retina mata penderita RD akan ditemukan mikroaneurisma yaitu
tersebut diharapkan dapat mendeteksi tanda-tanda kelainan pada retina dengan waktu yang singkat dan tingkat keakuratan yang tinggi. Sistem yang dibangun dari beberapa tahap pemrosesan diharapkan dapat mengidentifikasi penyakit RD pada citra digital sebuah retina. Tahapan tersebut meliputi pre-processing kemudian ekstraksi ciri dengan metode statistik dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pre-processing adalah tahap awal dalam sistem deteksi otomatis
RD, dimana citra retina diproses sebelum citra tersebut diolah kembali di tahap klasifikasi. Sedangkan tujuan dari pre-processing citra adalah untuk meningkatkan kualitas citra retina dan untuk menghilangkan noise pada citra retina sehingga citra retina hasil dari pre-processing layak digunakan sebagai masukan pada tahap ekstraksi ciri dan klasifikasi dengan metode JST (Iqbal, 2006).
Pada tahap pre-processing metode-metode yang akan dikombinasikan antara lain grayscale green channel, filter Gaussian, adaptif histogram ekualisasi, binerisasi dengan threshold ganda, dan masking (Darma Putra, 2010). Citra fundus retina yang digunakan juga akan diproses dengan tekstur, thresholding, dan operasi morfologi yang dapat digunakan untuk segmentasi pembuluh darah pada retina. Pendekatan ini berguna dalam aplikasi biomedis sebagai analisis otomatis citra retina dengan proses yang lebih mudah untuk deteksi patologi retina tanpa menggunakan teknik konvensional, misalnya, melebarkan pupil mata yang membutuhkan waktu dan membuat pasien tidak nyaman (Kurnia, Tjandrasa, Wijaya, 2012). Hasil yang didapat kemudian akan diekstraksi ciri dengan metode statistic untuk mendapatkan nilai tekstur retina. Hasil dari proses ini akan didapatkan nilai yang merepresentasikan bentuk tekstur retina
(Jayanthi, Devi, Swarnapavathi, 2010).
Hasil dari proses ektraksi ciri kemudian akan diklasifikasikan dengan metode
LM menggunakan metode iterasi seperti iterasi Gauss-Newton. Perbedaannya adalah ada penambahan perkalian skalar dan indetinty matrix pada iterasi LM. Selain itu, penentuan panjang langkah atau dalam iterasi LM dapat bervariasi (Ranganathan, 2014).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka rumusan masalahnya adalah
bagaimana mendeteksi RD melalui citra retina menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan LM.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembahasan tidak menyimpang dari tujuan dan rumusan masalah, maka pembahasan dibatasi pada :
1. Citra retina menggunakan dataset DIARETDB0 dari ImageRet.
2. File citra retina mata yang akan diproses dalam aplikasi klasifikasi ini berformat PNG.
3. Citra yang diolah adalah citra retina pada fase non-proliteratif.
4. Hasil berupa persentase nilai akurasi yang didapat dari pengujian menggunakan metode LM.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penulisan ini adalah dapat melakukan deteksi RD melalui citra retina menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan LM
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang dapat diambil dari penulisan makalah ini adalah:
1. Memberi kontribusi terhadap perkembangan sistem deteksi penyakit RD dengan metode LM.
1.6 Sistematika Penulisan
Laporan ini dibagi menjadi 5 Bab. Bab 1 Pendahuluan, menjelaskan tentang latar belakang yang mendasari penulisan tugas akhir ini. Bab 2 Tinjauan Pustaka, menjelaskan mengenai dasar teori yang digunakan dalam penelitian ini. Bab 3 Metodologi, membahas langkah langkah yang dilakukan dalam penelitian ini. Bab 4 Hasil dan Pembahasan, menjelaskan tentang hasil yang diperoleh dari penelitian ini
